如何将特征块深度复制到向量中？
how to deep copy eigen block into a vector?
我加载了一个特征矩阵 A(5,12)，我想分配一个新的特征向量作为矩阵 A 第一行的前 7 个值。
不知何故，它不起作用...
后来我才知道块returns是一个指向原始数据的指针。如何将block深拷贝到Eigen Vector中？
Eigen::MatrixXd A(5,12);
Eigen::VectorXd B(12); B = A.row(0);
Eigen::VectorXd C(7); C = B.head(7);
块block、col、row、head等方法。return查看原始数据，但运算符= 总是执行深拷贝，所以你可以简单地写：
VectorXd C = A.row(0).head(7);
这将执行一次深拷贝。使用 Eigen 3.4 slicing API，您还可以编写：
VectorXd C = A(0,seqN(0,7));
我加载了一个特征矩阵 A(5,12)，我想分配一个新的特征向量作为矩阵 A 第一行的前 7 个值。 不知何故，它不起作用...
后来我才知道块returns是一个指向原始数据的指针。如何将block深拷贝到Eigen Vector中？
Eigen::MatrixXd A(5,12);
Eigen::VectorXd B(12); B = A.row(0);
Eigen::VectorXd C(7); C = B.head(7);
块block、col、row、head等方法。return查看原始数据，但运算符= 总是执行深拷贝，所以你可以简单地写：
VectorXd C = A.row(0).head(7);
这将执行一次深拷贝。使用 Eigen 3.4 slicing API，您还可以编写：
VectorXd C = A(0,seqN(0,7));